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架构设计

Jiascheduler 2.0.0:Rust 写的万人节点调度器,终于支持 Workflow 了

来源: oschina.net 42
管理成千上万台服务器上的定时任务,一直是运维团队的痛点——脚本散落各处、执行结果难以回收、任务之间缺乏编排。Jiascheduler 用 Rust 从头解决这些问题:一个控制台把命令推到万个节点,结果实时收回来。拖了半年的 2.0.0 版本终于发布,最大的变化是加入了 Workflow,让多步骤任务可以串起来跑。 任务调度系统的瓶颈不在单次执行的耗时,...

从传统客服到云端联络中心:一家肿瘤专科机构的 AWS 迁移实录

来源: aws.amazon.com 57
肿瘤患者的每一次来电都可能关乎治疗窗口的开启与关闭。New York Cancer and Blood Specialists(NYCBS)在患者量持续增长的压力下,发现原有的联络中心已经跟不上节奏——登记流程卡顿、排队时间长、座席调度僵化。与 AWS 及合作伙伴 Pronetx(现已并入 Caylent)合作后,NYCBS 将联络中心整体迁移到 Am...

给 Cognito 加一层可扩展的用户搜索

来源: aws.amazon.com 67
Amazon Cognito 解决了认证和用户池管理的问题,但它的搜索能力非常有限——只能按用户名、邮箱、子 ID 等少数字段做精确匹配,不支持模糊搜索、组合条件筛选或全文检索。当你的应用需要"按姓名拼音搜用户""按注册时间范围+角色标签过滤"这类需求时,Cognito 自身的 ListUsers API 会很快成为瓶颈。 解决方案的思路很直接:把 C...

沙箱安全:隔离边界之外的策略与 enforcement

来源: docker.com 66
40% 的受访企业把安全列为规模化 Agentic AI 的头号难题——这不是因为大家不懂"隔离",而是因为光有隔离远远不够。沙箱把进程关起来,沙箱安全则要确保这扇门在真实压力下不会被撞开、被绕过、被悄悄撬开。两者之间的差距,正是生产环境事故的常见起点。 传统沙箱解决的是"空间隔离":进程 A 看不到进程 B 的文件,容器 C 不能访问宿主机网络。实现...

LinkedIn 用 PyTorch 重写分布式线性规划求解器:从 CPU 到 GPU 的极限优化之路

来源: pytorch.org 56
LinkedIn 每天要处理数以亿计的分配决策——广告投放、通知推送、内容推荐,背后都指向同一类数学问题:线性规划(LP)。当变量规模从几千膨胀到几十亿,传统求解器要么跑不完,要么跑不起。LinkedIn 的做法很硬核:把整个分布式 LP 求解器 DuaLip 用 PyTorch 重写,让 GPU 来扛最重的计算。这不是"换个框架跑跑看"的实验,而是生...

别再让AI放大你的测试脆弱性——从DOM结构走向感知与意图

来源: infoq.com 69
给自动化测试套上AI,测试跑得更快了——但脆弱的测试也崩得更快了。这不是AI的锅,是你脚下那层抽象本身就站不住。 "AI生产力悖论"在这里有一个非常具体的含义:AI会放大它所依托的抽象层的一切特性——包括缺陷。 你把AI架在一个脆弱的抽象上,它不会帮你修补脆弱,它会把脆弱性以更高的速度和更大的规模扩散出去。 在测试自动化的语境下,这个"脆弱的抽象"就是...

Cosmos 3:英伟达把物理世界塞进一个 Transformer

来源: oschina.net 52
物理 AI 长期卡在一个尴尬的位置——自动驾驶仿真、机器人操作规划、工业数字孪生,每一项都需要模型"懂物理",但现有大模型要么只处理文本,要么生成视频却无视重力与碰撞。英伟达刚开源的 Cosmos 3 试图一次性解决这个问题:一个模型原生理解并生成文本、图像、视频、环境声音和动作,且以物理精度为硬指标,而非审美优先。 Cosmos 3 的核心变化不在"...

在 HDD 上榨出 100GB/s+ 吞吐:HorizonVault 分布式存储引擎的设计拆解

来源: my.oschina.net 61
Kafka 集群的数据膨胀是个老问题——本地 SSD 再快也扛不住无限增长,而一旦把数据搬到远端 HDD,吞吐和延迟往往断崖式下跌。HorizonVault 是中间件团队为这个矛盾自研的分布式存储引擎:目标很硬——在 HDD 集群上稳定跑出 100GB/s+ 级大吞吐,同时把读写延迟压到业务可接受的范围,支撑 Kafka 远程存储、冷温数据下沉和低成本...

扣子 3.0:把 Agent 从聊天框拉进真实工作现场

来源: oschina.net 60
6 月 1 日,扣子 3.0 在手机端、电脑端、网页端三端同时全量更新。这次更新不是界面翻新,而是架构层面的变化——扣子提出了"AI 团队协作"的新范式:Agent 不再只是对话框里的单点助手,而是可以被创建、接入、随时调度的工作单元;任务不再散落在聊天记录里,而是放进项目里拆解、分配和沉淀;行业技能包则为复杂任务提供专业支撑。 一句话概括:Agent...

小U同学 3.0:deepin 的 AI 助手从"陪聊"变成了"干活"

来源: oschina.net 63
过去两年,桌面 Linux 上的 AI 助手大多停留在"对话框模式"——你问一句,它答一句,然后窗口关掉,什么也没发生。deepin 最早推出的 UOS AI 也是这样:能聊天,能翻译,能总结,但和操作系统之间隔着一堵墙。 小U同学 3.0 把这堵墙拆了。它不再只是一个浮在桌面上的聊天窗口,而是在 OS Agent 架构下变成了系统级的"副驾驶"——你...